GN⁺: AI 시대를 위한 GPU 생존 툴킷

AI 시대를 위한 GPU 생존 툴킷: 모든 개발자가 알아야 할 최소한의 지식

CPU 지식만으로는 부족한 이유

• CPU는 순차적 아키텍처에 의존하며, 병렬 작업을 수행하는 데 한계가 있음.
• AI 모델은 병렬 처리를 활용하여 성능을 향상시키는데, CPU는 이를 효율적으로 수행하기 어려움.
• GPU 개발은 AI 애플리케이션에서 병렬 처리의 특정 요구 사항을 해결하고 더 높은 효율성과 빠른 계산을 가능하게 함.

CPU와 GPU의 차이점

• CPU는 순차적 처리에 초점을 맞춘 반면, GPU는 병렬 아키텍처로 설계되어 병렬 처리 작업에 효율적임.
• CPU는 적은 수의 코어를 가지고 있으나, GPU는 수천 개의 코어를 가지고 있어 대규모 데이터를 동시에 처리할 수 있음.

AWS GPU 인스턴스: 초보자 가이드

• AWS는 머신 러닝 등에 사용되는 다양한 GPU 인스턴스를 제공함.
• 일반 목적, 추론 최적화, 그래픽 최적화 GPU 인스턴스 및 관리형 GPU 인스턴스에 대한 설명과 사용 사례, 가격 정보 제공.

Nvidia의 CUDA를 사용한 GPU 기반 개발

• CUDA는 NVIDIA가 개발한 병렬 컴퓨팅 플랫폼으로, GPU 가속기를 활용하여 애플리케이션의 속도를 높일 수 있음.
• CUDA 설치 방법과 기본 명령어 사용법을 제공함.

CUDA 프레임워크로 시작하기

• CUDA 프레임워크 설치 후, GPU의 병렬 처리 기능을 활용하여 작업 수행 방법을 설명함.
• 배열 추가 문제, 파이썬을 사용한 이미지 생성 최적화, GPU를 사용한 고양이 대 개 신경망 훈련 등의 예시를 통해 CUDA의 사용법을 시연함.

결론

• AI 시대에 접어들면서, GPU는 무시할 수 없는 중요한 요소가 되었으며, 병렬 알고리즘으로의 전환에 있어 필수적인 도구임.
• GPU는 기계 학습뿐만 아니라 과학 연구, 시뮬레이션, 데이터 집약적 작업 등 다양한 분야에서 응용됨.

GN⁺의 의견

이 글에서 가장 중요한 것은 GPU가 AI와 머신 러닝 분야에서 중요한 역할을 하고 있으며, 개발자들이 이를 활용하기 위해 CUDA와 같은 병렬 컴퓨팅 플랫폼을 배워야 한다는 점이다. GPU의 병렬 처리 능력은 대규모 데이터셋과 복잡한 신경망 아키텍처를 처리하는 데 매우 유용하며, 이 글은 초급 소프트웨어 엔지니어들이 이러한 기술을 쉽게 이해하고 적용할 수 있도록 도와준다. GPU 기술의 발전과 그것이 우리의 일상과 산업에 미치는 영향은 매우 흥미롭고, 이 글은 그러한 기술을 배우고자 하는 사람들에게 매력적인 정보를 제공한다.

[neo]

Hacker News 의견

• 코드 오류 지적

  • 기사에 나온 코드에 오류가 있음. CUDA 커널이 호출되지 않음.
  • JIT 컴파일된 코드로 만델브로트 집합을 "계산"하는 데 걸리는 시간의 90%가 실제 계산이 아닌 함수 컴파일에 사용됨.
  • CUDA에 대해 배우고 싶다면 행렬 곱셈 구현이 좋은 연습이 될 것임. 두 가지 튜토리얼 링크 제공.

• 개발자 필독 기사에 대한 비판

  • 기사는 모든 개발자가 알아야 할 내용이라 주장하지만, 실제로는 AI에서 GPU 사용에 대한 논의임.
  • 대부분의 개발자는 AI 개발자가 아니며 AI나 GPU를 직접 사용하지 않음.
  • 또한 기사는 GPU가 존재하는 이유인 3D 그래픽에 대해 거의 언급하지 않음.

• CPU와 GPU의 작업 처리 방식에 대한 설명

  • CPU가 여러 작업을 차례로 처리한다는 설명은 성능 측면에서 볼 때 기본적으로 틀림.
  • 파이프라인이 병렬로 명령어를 실행하고, SIMD가 있으며, 여러 코어가 동일한 문제를 처리할 수 있음.

• CPU와 GPU의 성능 비교

  • CPU는 직렬 코드에, GPU는 병렬 코드에 각각 잘 맞음이 대략적으로 맞음.
  • CPU는 약 100개의 "코어"가 각각 독립적인 작업을 수행하고, 분기 예측과 파이프라인으로 메모리 지연을 숨김.
  • GPU는 약 100개의 "컴퓨트 유닛"이 각각 80개의 독립적인 작업을 번갈아 가며 수행하고, 다른 80개 중 하나에서 다음 명령어를 실행하여 메모리 지연을 숨김.

• 파이썬과 AI의 관계

  • 파이썬이 AI에서 지배적인 이유는 파이썬과 C의 관계가 CPU와 GPU의 관계를 반영하기 때문임.
  • GPU는 성능이 뛰어나지만 코딩하기 어려워서 사람들은 PyTorch와 같은 고수준 API 호출을 사용함.
  • C도 성능이 뛰어나지만 코딩하기 어려워서 파이썬을 추상화 계층으로 사용함.
  • GPU에 대한 이해가 필요한지 확실하지 않으며, 무어의 법칙이 끝나고 멀티스레딩이 속도 증가의 주요 모드가 되면서 병렬 프로그래밍을 위한 새로운 언어가 등장할 것임. Mojo가 그 시작임.

• Erlang/Elixir와 Nx/Axon

  • 대부분의 프로그래밍 언어가 CPU처럼 순차 처리를 위해 설계되었지만, Erlang/Elixir는 GPU처럼 병렬 처리를 위해 설계됨.
  • Nx/Axon(Elixir)이 성공할지 궁금함.

• GPU 구매 가이드 필요성

  • 최소 지출 금액과 예산별 최고의 선택에 대한 구매 가이드가 필요함.
  • 그러나 해당 정보는 가끔 변경되므로 최신 상태를 유지하는 자원이 있는지 확실하지 않음.

• "모든 개발자가 알아야 한다"는 클릭베이트 기사에 대한 비판

  • 다시 클릭베이트 기사가 등장함.

• AWS 인스턴스 유형에 대한 설명

  • AWS P5 인스턴스(그리고 P4d 및 P4de)는 주로 훈련을 위한 것임.
  • 추론에 가장 친화적인 인스턴스 유형은 T4와 A10G GPU를 갖춘 G4dn 및 G5임.

• GPU 프로그래밍에 대한 초보자의 흥미

  • GPU 프로그래밍에 매우 새로운 사람으로서, 기사가 재미있게 읽힘.
  • 간단한 "개 또는 고양이" 신경망을 쉽게 훈련할 수 있는 현재의 발전이 놀랍음.